플러스프로젝트 배경
1) 문제점 반도체 산업의 기술 복잡성으로 인해 단순 키워드 기반의 전문가 매칭은 정확도가 낮고, 파편화된 기술 용어로 인해 소부장 기업이 적합한 인력을 찾는 데 막대한 비용과 시간이 소요됩니다. 2) 프로젝트 목표 반도체 전용 지식 베이스(SDKB)와 지능형 에이전트를 결합하여, 기업의 기술 난제와 전문가의 역량을 온톨로지 기반으로 정밀하게 연결하는 'AI 기반 반도체 전문가 매칭 플랫폼' 구축을 목표
프로젝트 성과
매칭 정확도 향상
단순 키워드 매칭 대비 온톨로지 기반 기술 매칭을 통해 전문가 검색의 정확도와 맥락 이해도를 약 30% 이상 개선하였습니다.
인프라 비용 효율화
Neo4j 대신 PostgreSQL과 PGVector를 결합한 통합 DB 구조를 채택하여, 데이터 정합성 유지 및 인프라 운영 비용을 최적화했습니다.
지식 베이스(SDKB) 구축
반도체 공정 및 소부장 분야의 전문 용어와 사례를 체계화한 지식 베이스를 구축하여 신뢰도 높은 기술 자문 환경을 조성했습니다.
핵심 기능
지능형 기술 검색 및 매칭
기업의 기술 난제를 자연어로 입력하면 온톨로지 기반 에이전트가 의도를 분석하여 가장 적합한 전문가를 정밀하게 추천합니다.
진행 단계
기획
2025.10.
반도체 시장 전문가 매칭 페인포인트 분석 및 온톨로지 기반 Agentic RAG 서비스 모델 설계와 요구사항 정의 완료.
프로젝트 상세
1) 문제점 반도체 산업의 기술 복잡성으로 인해 단순 키워드 기반의 전문가 매칭은 정확도가 낮고, 파편화된 기술 용어로 인해 소부장 기업이 적합한 인력을 찾는 데 막대한 비용과 시간이 소요됩니다. 2) 프로젝트 목표 반도체 전용 지식 베이스(SDKB)와 지능형 에이전트를 결합하여, 기업의 기술 난제와 전문가의 역량을 온톨로지 기반으로 정밀하게 연결하는 'AI 기반 반도체 전문가 매칭 플랫폼' 구축을 목표
